Yutaka Masuda 研究室
主宰者：Yutaka Masuda
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、デジタル回路やコンピュータシステムのエネルギー効率を向上させるための設計手法と検証技術を開発しています。主な研究対象は、スマートフォンやエッジコンピューティング機器など、電力制約のある環境で動作するシステムです。消費電力を削減しながら、処理性能や計算精度を保つという課題に取り組んでいます。
エネルギー削減の手法として、複数のアプローチを統合的に研究しています。一つは「近似計算」で、必ずしも完全な精度を必要としないアプリケーション領域では、計算の一部を意図的に簡略化してエネルギーを削減します。別のアプローチは「電圧低減設計」で、回路の動作に必要な最小限の電源電圧を動的に調整することで、電力消費を大幅に減らします。これらの技術を組み合わせることで、画像処理や機械学習などの実用的なアプリケーションにおいて、大幅なエネルギー削減を実現しています。
さらに本研究室では、これらの設計手法で作られたシステムが正しく動作することを確認する検証技術も開発しています。また近年は、光を用いた超高速なニューラルネットワーク処理や、複数のオペレーティングシステムを単一のプロセッサで効率的に動作させるシステムなど、新しいハードウェアアーキテクチャの研究も展開しており、多角的なエネルギー効率化に貢献しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（20 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023vlp0008
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023kep0002
- DOI: https://doi.org/10.1109/iolts59296.2023.10224891
- DOI: https://doi.org/10.1109/rtcsa55878.2022.00020
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2022vlp0005
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- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2022vlp0002
- [2022] Power-aware pruning for ultrafast, energy-efficient, and accurate optical neural network designDOI: https://doi.org/10.1145/3489517.3530405
- DOI: https://doi.org/10.1109/asp-dac52403.2022.9712504
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021vlp0007
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021vlp0006
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021vlp0002
- DOI: https://doi.org/10.1109/iolts52814.2021.9486690
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2020kep0016
- [2021] Integration of Minimum Energy Point Tracking and Soft Real-Time Scheduling for Edge ComputingDOI: https://doi.org/10.1109/isqed51717.2021.9424343
- [2021] Critical Path Isolation and Bit-Width Scaling Are Highly Compatible for Voltage Over-Scalable DesignDOI: https://doi.org/10.23919/date51398.2021.9473946
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